This specialization is intended for students who wish to use machine language to analyze and predict product usage and other similar tasks. There is no specific prerequisite but some general knowledge of supply chain will be helpful, as well as general statistics and calculus.
Spécialisation Machine Learning for Supply Chains
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Spécialisation Machine Learning for Supply Chains
Use Machine Learning in the Supply Chain. You will learn to use machine language techniques to analyze and predict retail stock in the supply chain.
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeurs : Neelesh Tiruviluamala
3 706 déjà inscrits
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
(65 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
- Feature Engineering
- Image Analysis
- Demand Planning
- Data Science
- Inventory Management
- Operations Research
- Supply Chain
- Exploratory Data Analysis
- Data Visualization
- Trend Analysis
- Machine Learning
- Machine Learning Methods
- Time Series Analysis and Forecasting
- Supervised Learning
- Data Manipulation
- Data Analysis
- Applied Machine Learning
- Data Wrangling
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Français (doublage IA)
17 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de LearnQuest
Spécialisation - série de 4 cours
Ce que vous apprendrez
Learn to merge, clean, and manipulate data using Python libraries such as Numpy and Pandas
Gain familiarity with the basic and advaned Python functonalities such as importing and using modules, list compreohensions, and lambda functions.
Solve a supply chain cost optimization problem using Linear Programming with Pulp
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Structures
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Operations Research
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Supply Chain
Ce que vous apprendrez
Building ARIMA models in Python to make demand predictions
Developing the framework for more advanced neural netowrks (such as LSTMs) by understanding autocorrelation and autoregressive models.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Trend Analysis
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Customer Demand Planning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Supply Chain Management
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Statistical Modeling
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Supply Chain Management
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Supply Chain
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Random Forest Algorithm
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Customer Demand Planning
Ce que vous apprendrez
Calcualte safety stock using SARIMA predictions combined with manipulaitng lead times.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Inventory Control
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Forecasting
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Inventory Management System
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Inventory Management
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Feature Engineering
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Instructeurs
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Foire Aux Questions
To complete all four courses, you will spend 3-5 hours per week for 13 weeks.
Machine learning is mathematical. There are no specific background requirements, but knowledge of algebra and calculus will be helpful, as well as a general understanding of supply chain concepts.
Yes, the courses build knowledge as they progress so we recommend taking them in order.
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